龚明德解释说，ASIC AI服务器的主要需求或优势在于，其能更好地满足云服务提供商对特定AI应用的需求，同时长期使用成本较低。
其次，对于杀手级应用，联发科董事、总经理暨营运长陈冠州谈道：“两年内会出现杀手级应用，不论云端和终端，谁先出现不重要。联发科在思考怎么样在端侧早一点出现杀手级应用。一方面是规范化，内存等方面很复杂；第二方面优化，端侧相对于云侧算力小，首先需要进行模型优化，比如专家系统怎么根据各行各业进行优化，怎么和产业链上下游去优化，规范和优化是同样重要的事情。”
💡 OpenAI 正在与博通等芯片设计公司洽谈，计划开发新 AI 芯片。
其中KleidiAI是一套面向AI框架开发者的计算内核，使他们能够在各种设备上轻松获得 Arm CPU 上的最佳性能，并支持Neon、SVE2和SME2 等关键Arm架构功能。KleidiAI与PyTorch、Tensorflow、MediaPipe等热门 AI 框架集成，旨在加速 Meta Llama 3、Phi-3等关键模型的性能，并且还可前后兼容，以确保 Arm 在引入更多技术时依然能适用未来市场的需求。
正轩投资李莹表示：“药物研发临床阶段投入巨大，为了能够降低临床试验风险，使用新技术和多模态模型筛选药物，有助于风险前置、降低成本和提高效率。耀速科技拥有复合背景、架构完善、经验丰富的业内知名专家团队，作为全球首家结合AI和类器官芯片技术的企业，成功创建多细胞三维人源化临床前模型，具有端到端（类器官芯片-生物模型-人工智能）的平台级技术研发能力，是正轩投资持续关注的前沿科技和AI forScience的应用技术。公司选择了一条漫长且艰辛的赛道，却是技术国际化必经之路，有望成为全球AI器官芯片的行业领航者。”
此外，GPU的并行架构也使其能够同时处理多个数据块，这对于处理AI中的大规模数据集至关重要。在深度学习领域，GPU的这种能力被广泛应用于加速神经网络的训练和推理过程，从而显著提升了AI应用的性能和效率。
这样的功能被集成到现有的无问芯穹Infini-AI平台上。该平台具备让使用者们能够高效在平台上部署应用和服务的能力，加入混训能力后，可支持6种品牌的交叉组合，打破单一品牌的训练瓶颈，是全球首个支持千卡异构混训的平台。
AMD的迭代模式似乎与英伟达的路线图相似，都是集中在提高HBM密度。
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